今天上午，AI Agent创企MuleRun（骡子快跑）团队发布MuleRun 2.0，该产品是一个可自我进化的个人AI Agent助手。Mulerun创始人兼CEO陈宇森分享称，MuleRun的上手门槛更低，可以在给定目标的前提下主动工作，具有0门槛使用、极高安全性、稳定性、售后完善、自进化能力、24小时在线、主动性等优势。
多模态模型代码写得像老司机，却在数手指、量柱子时频频翻车？UniPat AI用五百行代码打造的SWE-Vision，让模型「掏出Python尺子」自我验证，一举拿下五大视觉相关基准SOTA。
半年前我对MuleRun的结论是，阿里老哥拿出了看家的电商心法，要做AI淘宝，供给侧改革，思路典中典。那篇文章最后一句话是等大来——你去喝两瓶假酒一觉睡到明年什么都没错过。
Google 最近发了 Gemini Embedding 2，他们第一个原生多模态向量模型。文本、图像、视频、音频、文档，全部映射到同一个 3072 维向量空间。这是 Omni Embedding（全模态向量模型）的大趋势：一个架构吃下所有模态，从 jina-embeddings-v4 到 Omni-Embed-Nemotron 再到 Omni-5，大家都在往这个方向收敛。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
DeepRead让AI像人一样阅读文档：利用OCR识别章节结构，先精准定位相关段落，再完整读取上下文，避免碎片化检索。实验显示，其长文档问答准确率提升17%，能自动跳过冗余信息，精准提取财报、论文等复杂内容，无需额外知识图谱，轻量高效。
最近科技圈最火的话题，非「养龙虾」莫属。
国产大模型集体“中毒”，虚假产品“毒害”消费者。
自2025年10月Claude正式确立Agent Skills规范以来 ，Agent能力的边界正在被暴涨的脚本仓库迅速拓宽。截至2026年2月末，公开可用的Skills数量已突破28万大关 。回顾过去半年，Skills开发的火力几乎全集中在了“供给侧”，而且绝大多数由分散的第三方开发者维护。
先提前预告下，这个项目解决不了不赚钱的问题，但能帮助减少冲动交易，解决信息搜集、分析效率低问题。当然，也有同事吐槽，这是个韭菜RL，大家有选择地参考与批判一下就好。
